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工程测量中的无人机航测技术应用研究

2025-06-01 47 上传者：管理员

摘要：文章通过对技术原理、系统组成的分析，深入探讨了无人机航测技术在地形测量、土地利?分类、建筑物监测和管线巡检等领域的实际应?。同时，分析了技术面临的挑战，并提出了解决方案。通过案例分析，揭示了无人机航测技术在工程测量中的重要性和潜力。

关键词：
地形测量
工程建设
工程测量
无人机航测技术
测量手段
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1、引言

工程测量是现代工程建设中不可或缺的一环,而随着科技的飞速发展,传统的测量方法已经难以满足对精度和效率的要求｡无人机航测技术作为一种新兴的测量手段,以其高效､精确､灵活的特点,逐渐受到工程界的关注和青睐｡本文将系统地研究无人机航测技术在工程测量中的应⽤情况｡

2、无人机航测技术概述

2.1无人机航测原理

无人机航测技术主要是利⽤无人机搭载的传感器和相机,通过预先设定的航线和航高,对地面目标进行连续､高效的航拍和数据采集｡这些传感器可以包括高分辨率相机､激光雷达､GPS､惯性导航系统等｡在航行过程中,相机不断拍摄地面图像,并根据GPS定位和姿态传感器提供的信息,精确定位每张影像的拍摄位置和姿态｡这些影像数据随后通过数据处理软件进行处理,包括图像配准､影像融合､三维重建等步骤,最终生成地理信息产品,如数字高程模型､地图､三维模型等｡

2.2无人机航测系统组成

无人机航测系统是一个复杂的系统,主要由遥感设备及其控制系统､无人驾驶飞行平台､飞行控制系统､无线电遥测遥控系统和遥感数据处理系统等几部分组成,如图1所示｡

图1无人机航测系统组成

遥感设备及其控制系统是无人机航测系统的核心,包括各种传感器､相机和激光雷达等设备,⽤于采集地面数据和影像｡无人驾驶飞行平台是搭载遥感设备的飞行器,具有稳定的飞行性能和载荷能力,能够在空中完成航拍任务｡飞行控制系统负责控制飞行器的飞行路径和姿态,确保其按照预定的航线和航高完成航拍任务｡无线电遥测遥控系统⽤于远程控制和监控无人机的飞行状态和航拍过程,以确保飞行的安全和顺利｡遥感数据处理系统是对采集到的航拍数据进行处理和分析的关键部分,包括数据存储､处理､配准､融合和生成地理信息产品等过程,为后续的地理信息分析和应⽤提供数据支持[1]｡

3、无人机航测在工程测量中的应用

3.1地形测量与数字高程模型构建

通过无人机航测系统获取的高分辨率影像数据,可以⽤于地形测量和数字高程模型(DigitalEl‐evationModel,DEM)的构建｡在地形测量中,可以利⽤无人机获取的影像数据,通过图像匹配和立体视觉的方法来获取地面的三维坐标信息｡基本的数学模型可以表示为:

式(1)中:X和Y表示地面上的水平坐标,Z表示对应位置的高程｡通过不同位置的影像数据,可以建立大量的X､Y､Z三维点,从而构建出地面的数字高程模型｡

在数字高程模型构建过程中,需要进行影像配准､数字表面模型(DigitalSurfaceModel,DSM)和数字地面模型(DigitalTerrainModel,DTM)的分离等步骤｡影像配准是将不同位置的影像数据进行几何校正,以保证影像数据之间的空间一致性｡DSM是包含地物表面的所有特征(如建筑物､树木等)的高程模型,而DTM则是去除地物表面特征,仅保留地形的高程模型｡通过将DSM减去DTM可以获得地物表面的高程信息[2]｡

3.2土地利用与土地覆盖分类

无人机航测通过获取的高分辨率航拍影像数据,结合遥感技术和图像处理算法,可以对地表进行分类和识别,从而实现对土地利⽤和土地覆盖的精准分类和监测｡针对获取的航拍影像数据,需要进行预处理和图像增强,包括去除噪声､校正几何变换和色彩平衡等,以提高影像的质量和准确性｡利⽤图像分类算法对影像数据进行处理,将地表分为不同的类别,如建筑⽤地､农田､森林､水域等｡常⽤的分类方法包括基于像元的分类､基于对象的分类和深度学习分类等｡这些方法可以根据像素的光谱､空间和纹理特征来识别不同的地物类型｡在地物分类完成后,需要进行土地利⽤类型的识别和分类｡这一过程涉及将地物类型与土地利⽤功能相对应,如将建筑物归类为城市建设⽤地､将农田归类为农业⽤地等,从而实现对土地利⽤情况的准确描述｡利⽤分类结果生成土地利⽤与土地覆盖的分类图或矢量数据,进而进行土地资源评价､规划设计和生态环境监测等工作｡

3.3建筑物与基础结构监测

建筑物与基础结构监测利⽤无人机搭载的航拍设备,通过航拍影像数据和遥感技术,实现对建筑物和基础结构的监测､评估和管理｡通过无人机搭载的相机设备对目标区域进行航拍,获取高分辨率的航拍影像数据｡这些影像数据能够全面､准确地记录下建筑物和基础结构的外观特征和细节信息｡再利⽤图像处理和计算机视觉技术对航拍影像数据进行处理和分析｡通过图像配准､建筑物提取､变形监测等算法,可以实现对建筑物的检测和识别,捕获建筑物的位置､形状､面积等重要参数,并实时监测其变化情况｡在建筑物监测过程中,还可以利⽤无人机搭载的传感器设备,如红外相机和热成像仪,对建筑物的热特性进行监测,发现潜在的热漏洞､结构缺陷和热失效问题,从而提前预警可能发生的安全隐患｡无人机航测还可以结合三维建模技术,对建筑物和基础结构进行立体化建模,实现对其空间位置和形态的精确重建,为工程测量和设计提供更加精准的数据支持[3]｡

3.4管线与输电线路巡检

通过无人机搭载的高分辨率摄像头,可以对管线和输电线路进行全面､高效的航拍,获取详细的影像数据,如管线的布局､管道的位置､管道覆土情况以及输电线路的位置､杆塔状态等信息,能够为巡检提供重要的参考依据｡再利⽤图像处理和计算机视觉技术,可以对航拍影像数据进行智能识别和分析｡通过图像分割､目标检测等算法,可以自动识别管线和输电线路上的异常情况,如管道漏水､管道破损､杆塔倾斜等,从而及时发现潜在的安全隐患｡无人机航测还可以搭载多种传感器设备,如红外相机､热成像仪等,实现对管线和输电线路的热特性监测｡通过检测管道和输电线路的温度变化,可以发现温度异常､过热等问题,预警可能存在的故障风险｡在巡检过程中,无人机航测还可以配合GPS定位技术,实现对管线和输电线路的精确定位和轨迹跟踪,确保巡检的全面覆盖和数据的准确性｡

4、无人机航测技术的关键问题与挑战

4.1数据精度与准确性

由于航拍过程中受到风速､飞行高度､摄影机性能等多种因素的影响,数据采集过程中存在姿态误差､畸变等问题,导致航拍图像的畸变和变形,进而影响数据的准确性｡地面纹理､光照条件和遮挡物等因素也会对图像质量和特征提取造成影响,进而影响数据的精度｡数据处理算法的精度和稳定性也是影响数据准确性的重要因素,需要针对不同的场景和应⽤开展进一步的研究和优化[4]｡

4.2数据处理与算法优化

数据处理涉及从原始航拍图像中提取有⽤信息､去除噪声和畸变､生成地理信息产品等多个环节｡算法优化则需要针对不同的应⽤场景和数据特点,设计高效､准确的数据处理算法,包括图像配准､数字高程模型构建､特征提取与分类等｡此外,大数据量下的高效处理和存储也是挑战之一,需要设计并行计算､分布式处理等技术来提高数据处理效率｡因此,解决数据处理与算法优化问题需要综合考虑图像处理､计算机视觉､机器学习等多个领域的知识,开展深入研究并不断优化算法和工作流程,以提高数据处理效率和产品质量｡

4.3数据存储与管理

大规模航拍数据的产生需要高效的存储系统来管理海量数据,同时确保数据的安全性和可靠性｡挑战在于如何有效地存储和管理这些数据,以便后续的数据处理和分析｡数据存储需要考虑存储介质的选择､存储架构的设计以及数据备份与恢复机制等方面｡管理方面,则需要建立完善的数据管理系统,包括数据索引､检索､更新､权限管理等功能,以便⽤户能够方便地访问和利⽤数据｡同时,随着数据规模的不断增长,数据存储与管理的成本也将成为一个挑战,需要寻求经济高效的解决方案｡

5、案例分析

5.1工程概况

某高速铁路建设项目位于复杂的地形环境中,涉及大面积土地利⽤和建筑物分布｡通过无人机航测,可以实现对工程区域的全面覆盖和高精度数据获取,为工程规划､设计和监测提供了可靠的数据支持｡同时,利⽤航测数据可以实现对地形地貌､土地利⽤情况､建筑物结构等的精准分析,为工程进展的实时监控和管理提供了重要依据｡

5.2技术应用效果

通过无人机航测技术在高速铁路建设中的应⽤,取得了显著的技术应⽤效果[5]｡无人机航测技术有效提升了测量效率,使测量周期缩短了30%,极大地节约了施工时间和人力成本｡无人机航测技术提高了数据精度,将误差降低了20%,保障了测量结果的准确性和可靠性｡无人机航测技术还实现了对高速铁路建设全面监测,覆盖率达到95%,为工程管理和决策提供了充分的数据支持｡

6、结语

本文通过对无人机航测技术的原理､系统组成以及在工程测量中的具体应⽤进行研究和分析,发现无人机航测技术在地形测量､土地利⽤分类､建筑物监测以及管线巡检等方面具有显著的优势和应⽤潜力｡同时,也发现了该技术在数据精度､数据处理和存储管理等方面面临的挑战和问题｡此外,还通过案例分析,验证了无人机航测技术在工程测量中的实际效果和应⽤价值｡

参考文献:

[1]林垚君,马灿达,苏秋群.基于无人机航测技术的土地确权工作的优缺点浅析[J].南方农机,2024,55(5):4-8+35.

[2]马小东.无人机航测技术在道路测量中的应⽤[J].测绘与空间地理信息,2023,46(12):147-150.

[3]王大伟.无人机航测技术在金属矿山测绘中的应⽤[J].世界有色金属,2023(13):34-36.

[4]郭丽.无人机航测在地质工程测绘中的应⽤[J].城市建设理论研究(电子版),2023(17):130-132.

[5]杨思旋.无人机航空摄影测量技术在矿山测量中的应⽤[J].有色金属设计,2022,49(1):70-71+81.

文章来源:周庭栋.工程测量中的无人机航测技术应用研究[J].智能建筑与智慧城市,2025,(05):40-42.